AdMaster异构数据清洗与分析平台架构详解

本文档深入探讨了Admaster在处理混合异构数据时的清洗、存储、挖掘架构选型和设计策略。作者卢亿雷，来自AdMaster，通过对混合异构数据的特性、分类、处理流程以及AdMaster平台的具体架构进行了详尽的分析。 首先，混合异构数据的特点被明确指出，包括数据类型（如结构化、非结构化）、数据量级、访问速度、用户类型、访问平台和存储设备的多样性，这些因素对数据处理提出了挑战。数据可以分为在线数据（实时更新）和离线数据（定期或一次性加载），根据数据生命周期和用途可分为短周期和长周期，数据的结构和内容也有所不同，如高度结构化到简单的不规则数据。 数据预处理是关键环节，包括清洗（去除噪声和冗余）、集成（合并来自不同源的数据）、转换（标准化格式）和归约（压缩数据以减小存储需求）。原始数据通过Hadoop生态系统中的工具如HDFS、MapReduce、Pig、Hive等进行存储和处理，同时利用Zookeeper进行集群管理，Flume负责数据采集，Sqoop则支持数据迁移，而Oozie作为工作流管理系统协调任务。 在数据处理流程中，AdMaster采用了分布式系统架构，结合MapReduce、Storm、Spark等实时和批量计算框架。此外，还使用了Tez进行交互式查询，HBase支持在线查询，以及Storm和S4进行实时流处理。内存计算框架如Spark提供了高效的数据处理能力，而HPCMPI和OpenMPI则用于大规模并行计算。YARN作为资源管理器，确保了任务的高效调度。 为了满足应用服务的需求，平台构建了前端应用程序和服务层，提供API接口和数据可视化功能。文本分析、聚类、情感分析和数据挖掘技术被整合其中，以实现广告监测全流程的数据洞察。API服务的开放性使得AdMaster能够与外部系统无缝对接，提高数据价值。 这篇文档提供了一个全面的指南，展示了Admaster如何有效地处理和利用混合异构数据，通过精心设计的架构和工具组合，实现了数据的高效清洗、存储、分析和展示，为企业广告业务提供了强大的数据驱动支持。